Data Science in der Tribologie
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Data Science in der Tribologie
Dipl.-Ing. Dr. techn. Georg Vorlaufer
AC2T research GmbH, Wiener Neustadt (Österreich)
Die fortschreitende Digitalisierung führt in der tribologischen Forschung und Entwicklung zu immer größeren Datenmengen. Moderne Produktionsanlagen nutzen integrierte Sensoren zur Zustandsüberwachung, während Forschungslabore große digitale Datenmengen generieren.
Trotz der Beliebtheit von KI-Tools wie ChatGPT wird oft übersehen, dass ein tiefes Verständnis der Daten für deren effektiven Einsatz notwendig ist.
In diesem Seminar konzentrieren wir uns auf die Analyse und Visualisierung von tribologischen Messdaten, etwa Zeitreihen von Sensoren, mittels Data Science Methoden. Wir zeigen, wie man aus diesen Datenmengen Mehrwert schafft und diskutieren Grenzen sowie Anwendungsmöglichkeiten von KI-Methoden in diesem Bereich, unterstützt durch Beispiele aus der tribologischen Forschung.
Ziel der Weiterbildung
Sie lernen, wie Sie Messdaten aus dem Umfeld tribologischer Systeme, z.B. Zeitreihen von Kraft- oder Vibrationssensoren, mit Hilfe moderner Data Science Werkzeuge analysieren und visualisieren können. Sie erhalten einen Überblick über gängige Softwaresysteme, die in der Data Science Community eingesetzt werden und lernen, wie Sie mit Hilfe der Softwareumgebung „Python“ Datenanalyseaufgaben durchführen können. Außerdem erhalten Sie einen Erfahrungsbericht über Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der künstlichen Intelligenz aus dem Blickwinkel der tribologischen Forschung.
Donnerstag, 8. Mai 2025
9.00 bis 12.15 und 13.15 bis 16.30 Uhr
1. Grundlagen der Data Science
- Aufgaben und Ziele der Data Science
- Datenquellen und Datenstrukturen anhand typischer Beispiele aus der Tribologie
- Explorative Datenanalyse
- Datenmodellierung mit multivariaten Daten
- Aspekte der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML)
2. Durchführung von Data Science Aufgaben mit Python anhand tribologischer Daten
- Installation und Einrichtung der Arbeitsumgebung
- Erörterung der wesentlichen Python-Programmbibliotheken
- Datenvorbereitung
- Datenanalyse
- Visualisierung
3. Anwendungsbeispiele aus der Tribologie
- „Design of Experiment“ (DoE) für tribometrische Versuchsreihen
- Analyse und Visualisierung von Zeitreihen aus tribometrischen Versuchen
- ML-basierte Klassifizierung von Reibungszuständen
- KI-basierte Früherkennung von kritischen Zuständen
4. Erfahrungen über Möglichkeiten und Grenzen der künstlichen Intelligenz aus dem Blickwinkel der tribologischen Forschung
- Diskussion mit den Seminarteilnehmer*innen
Dieses Seminar richtet sich an Ingenieure bzw. Labormitarbeiter*innen, die mit der Analyse und Interpretation von Messdaten mit Bezug zu tribologischen Systemen konfrontiert sind. Grundkenntnisse in „Python“ sind von Vorteil, aber nicht Bedingung.
Dipl.-Ing. Dr. techn. Georg Vorlaufer
Technische Akademie Esslingen
An der Akademie 573760 Ostfildern
Anfahrt
Die TAE befindet sich im Südwesten Deutschlands im Bundesland Baden-Württemberg – in unmittelbarer Nähe zur Landeshauptstadt Stuttgart. Unser Schulungszentrum verfügt über eine hervorragende Anbindung und ist mit allen Verkehrsmitteln gut und schnell zu erreichen.
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Die Teilnahme beinhaltet Verpflegung (vor Ort) sowie ausführliche Unterlagen.
Preis:
Die Teilnahmegebühr beträgt:
680,00 €
(MwSt.-frei)
pro Teilnehmer
vor Ort
680,00 €
(MwSt.-frei)
pro Teilnehmer live online
Fördermöglichkeiten:
Bei einem Großteil unserer Veranstaltungen profitieren Sie von bis zu 70 % Zuschuss aus der ESF-Fachkursförderung.
Bisher sind diese Mittel für den vorliegenden Kurs nicht bewilligt. Dies kann verschiedene Gründe haben. Wir empfehlen Ihnen daher, Kontakt mit unserer Anmeldung aufzunehmen. Diese gibt Ihnen gerne Auskunft über die Förderfähigkeit der Veranstaltung.
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